和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是,MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?》,这其中有一个关于SQL的重要模块:SparkSQL。
就易用性而言,对比传统的MapReduce API,Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD API仍然存在着一定的门槛。
Spark SQL SparkSQL的前身是Shark,它抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 1、Spark SQL性能 Spark SQL比hive快10-100倍,原因: 内存列存储( In- Memory Columnar Storage ) 📷 基于Row的J
场景描述:面对大量复杂的数据分析需求,提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS(Toutiao Query Service)的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解,目录如下:
这篇文章总结一下我在学习spark sql源码时,曾经纠结过的一些scala语法。
本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。
在SparkSQL模块,提供一套完成API接口,用于方便读写外部数据源的的数据(从Spark 1.4版本提供),框架本身内置外部数据源:
一,基本介绍 一言不合就上图。 由上图可以看出Catalyst的作用尤为重要。MLPipelines Structured Streaming,GraphFrames都是基于DataFrame和Dat
Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题:Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib
只能说,以后大家看到一个看似没用的条件的时候,千万不要随便删除,这个条件很有可能起到了优化的大作用。
一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化
上一篇《SparkCore快速入门系列(5)》,下面给大家更新一篇SparkSQL入门级的讲解。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:
1)input:json日志 2)ETL:根据IP解析出 省份,城市 3)stat: 地区分布指标计算, 满足条件的才算,满足条件的赋值为1,不满足的赋值为0 (如下图) 将统计结果写入MySQL中。 (就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件)
在SparkSQL模块中,将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后,提供两种方式分析处理数据,正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式:
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
我们现在的数据动不动就上百亿,字段动不动就是巨大的json 串,到处是疑难杂症,所以,每天就是拼命的研究这些原理,寻找优化的方法。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
• 与Presto、SparkSQL或Hive on Tez相比,Hive-LLAP有多快?
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontext
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
使用SparkSQL操作Kudu,这里需要导入Kudu与SparkSQL整合的包和SparkSQL的包,在Maven中导入如下依赖:
元旦前一周到现在总共接到9个sparksql相关的优化咨询,这些案例中,有4个和count(distinct)有关。
SparkSql的第一件事就是把SQLText解析成语法树,这棵树包含了很多节点对象,节点可以有特定的数据类型,同时可以有0个或者多个子节点,节点在SparkSQL中的表现形式为TreeNode对象。举个实际的例子:
使用Spark开发代码过程时,很多时候当前库中的算子不能满足业务需求。此时,UDFs(user defined functions) 派上非常大的作用。基于DataFrame(或者DataSet) 的Java(或Python、Scale) 可以轻松的定义注册UDF,但是想在SQL(SparkSQL、Hive) 中自定义或者想共用就遇到困难。这时,可以先按照一定规约自定义函数,再向Spark(或Hive)注册为永久函数,实现在Spark和Hive共享UDF的目的。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
快来加入我的源码学习社群吧,在社群的长期陪伴下,解决你在学习路上遇到的点点滴滴的问题~~
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
在上节课中我们讲解了Spark SQL的来源,Spark DataFrame创建的方式以及常用的算子。这节课继续讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten,以及Spark SQL的Join策略选择。
SparkSQL继承自Hive的接口,由于hive是基于MapReduce进行计算的,在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘,从而消耗了大量的I/O,降低了运行的效率,从而基于内存运算的SparkSQL应运而生。
Hive:Hadoop刚开始出来的时候,使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce,但是MapReduce的使用难度较大,所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题,Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
前言: 关于bmp图片的格式分析:BMP 用java读写24位bmp格式图片的一篇博客:关于Java读取和编写BMP文件的总结, 正文: 乱序和移位加密都属于古典加密方法,容易被破解,本文将两种加密方式结合, 再进行多轮加密,保密性能稍微增强一点。 乱序加密: 这里只简单介绍一下列乱序加密: 设明文 m=m1 m2 ... ms,共 s 个字符,现规定每行有 n 个字符(n<s), 设 t= [s / n] , 如果n不整除s , 则明文按通用格式输出,共形成 t+1 行的 一个明文矩阵,第 t+1
1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优 缓存表 spark2.+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用: 采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTa
Spark是一个Apache项目,被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具,它的开源社区也是非常活跃,与Hadoop相比,其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API,还支持一组丰富的高级工具,如Spark SQL(结构化数据处理)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)、SparkR(统计分析)以及Spark Streaming(处理实时数据)。
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。第二,我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如,通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则,或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云